こんにちは。タキ＠麻雀愛好家です。

今年の夏はまだ梅雨明けしてないのでは？というぐらい雨が降りました。

仙台では36日連続、都心でも21日連続で雨が降りましたが、8月27日(日)は曇り時々晴れと、雨も降らず、また、猛暑でもない週末を神田駅前のクーラーが効いた雀荘で第22回NSD麻雀大会を行いました。

結果は以下の通りです。

開催概要

日　時：２０１７年８月２７日（日）１１時３０分集合、１２時スタート
場　所：ゴースタアネックス神田店８F（ＪＲ線・神田駅・北口出口徒歩1分）
天　候：曇り時々晴れ（施設内なので関係ないが）
参加者：２３名（社内９名、取引先等１４名）
参加費：５，０００円(打ち上げ参加費用等込み)
スケジュール：
　11：30　集合、ルール等説明、名刺交換会
　12：00　競技開始
　17：00　競技終了
　17：30　発表
　19：30　解散
ルール概要：
■３０分／回戦×８回戦（東南風戦、西・北入あり
　※８回戦のみ５５分の拡大版
■食いタンあり、後付けありの「アリアリ」ルール
　（鳴き平和はなし、海底のみあり）
■海底（ハイテイツモ）と河底（ハイテイロン）アリ
■ドラは★２枚★、「裏ドラ」「槓ドラ」「槓裏ドラ」あり
■赤牌もドラ扱い
■全局割れ目アリ！
■ドボンなし（箱割れは借りてください、リーチは出来ません）
■チョンボは満貫払い
■点数は25,000点持ち、30,000点返し
■ウマあり、ワンスリー（１位：30pt、２位：10pt、３位：-10pt、４位：-30pt）
■二翻縛りなし、やきとり・花牌なし。
■最終局（８回戦）はポイント２倍！

順位発表

発表会は、いつものテング酒場神田南口店です。

乾杯の発声は、前回BBのオオミシャさんです！

まずは、特別賞（大波賞・小波賞・３位最多賞）の発表です。

1～8回戦毎のベスグロです。

4位～23位の発表です。

なお、4位～23位の賞は、BB（22位：次回幹事）、飛び賞（20位、15位、10位、5位）、特別賞（当月賞8位、当日賞27位（いないので2+7で9位の人）です。

3位は第18回NSD麻雀大会優勝の「スエヨシ」さんです！

あと一歩届かず！準優勝は「ヒラヤナギ」さんです！

第22回NSD麻雀大会、優勝は「カジノ」さんです！
おめでとうございました！

最後に馬券的中したラッキーな方達です！

次回開催決定！

2017年11月23日(木)、勤労感謝の日に第23回ＮＳＤ麻雀大会を行います。

参加、お待ちしておりま～す＾＾

読み込んでいます…

こんにちは！

以前の記事から少し時間がたってしまいましたが、今回でナレッジの連載が最終回となります。

最後はナレッジの分析について。

分析できるものいろいろ

さて今まで、作成⇒公開⇒検索対策を行ってきたナレッジを分析していこうと思います。

ナレッジでできる分析は大きく分けて以下の５つです。

・記事の評価・記事の参照回数

・紐づくケースの数

・検索されたキーワード

・記事の最終公開日、初回公開日

もちろんカスタム項目も作成できるので、他のオブジェクト同様カスタマイズ可能です。

ではなぜ、ナレッジは標準でこれほど多くの情報が分析可能なのでしょうか？

それはナレッジのオブジェクト構造に起因します。

どうしてこんなに複雑なの

ナレッジのオブジェクト構造はこんな感じです。複雑ですよね。

ほとんどの関連オブジェクトは「Article Types__ka」に紐づいているので、そのオブジェクトが自動で蓄積する情報を分析することができます。

ワンポイント！

以下オブジェクトに蓄積される情報はSalesforceに問い合わせたとしても削除することができません。

本番環境でのテストや動作確認を行う際には、その情報が残り続けることを念頭に置いておかないと正確に分析できなくなることがあります。

・Article Type__VoteStat（記事ごとの評価）

・Article Type__ViewStat（記事ごとの参照回数）

レポートを作ろう

いろいろ分析できるし対象のオブジェクトも多い…、となるとレポートタイプ作るのだけでも疲れてしまいますよね。

そんなときの appexchange です。

「Knowledge Base Dashboards & Reports」

https://appexchange.salesforce.com/listingDetail?listingId=a0N30000003HXO9EAO 無料アプリなので恐れずさくっとこれを入れてしまいましょう。

入れるとそれぞれこんな感じになります。

〇レポートタイプ

詳細はこんな感じになっています。対

象オブジェクトの項目はすべて含まれています。

〇レポート

レポートフォルダとダッシュボードフォルダが作成されていますね。

レポートフォルダ「Knowledge Reports Package」には24個のレポートが作成されています。一つ開いてみると分析可能なレベルまで作りこまれています。

こちらは最近更新されたナレッジ記事一覧です。

作成に関するレポートは別途用意してあります。

〇ダッシュボード

ダッシュボードフォルダ「Knowledge Dashboard」には3個のダッシュボードが作成されています。

そのうち「Knowledge – Knowledge Management」は以下のようなダッシュボードとなっています。

縦に長いので上部半分だけで割愛しますが、ナレッジの更新状況や記事のスコアゲージなど、

先ほどのレポートを使用したダッシュボードが作成されています。

他の機能と組み合わせる

前回の「ナレッジをもっと使いやすくしよう！①②」ではナレッジの検索をカスタマイズしました。

検索をより最適化するためには、以下のレポートを使用します。

・Keyword Search Result Comparison

・Keywords Not Found

どちらもレポートタイプ「Knowledge Keyword Search」から作成されたレポートです。

タイトルの通り、キーワード検索の結果記事が見つかったか、見つかっていないかを比率で確認でき、見つかっていないことが多い場合はどのキーワードで検索出来ていないのかを確認します。

検索されているキーワードが妥当で、よく検索されているのに、適当なナレッジがヒットしていないようなら、「昇格済み検索語」や「シノニム」に追加するとより使いやすいナレッジ検索へカスタマイズしていくことができます。

できないことはある。それは仕方ない。

分析するときに他のオブジェクトとつなげて分析したくなることがありますよね。

ここで注意すべきは、ナレッジから他のオブジェクトへ参照関係は結べますが、他のオブジェクトからナレッジへは主従はもちろん、参照関係も結べません。

またいろいろな分析ができるといっても、それぞれがナレッジの子として紐づいているため、例えば「紐づくケースの数」と「ナレッジの評価」を組み合わせて分析することや、または「Article Type__ViewStat」をナレッジのカスタム項目で集計して分析することはできません。

記事の参照回数や評価などは日時情報を持たずにデータが累積していくので、今日までの累積参照回数を出すことはできますが、日毎の参照回数を出すこともできません。

できないこともありますが、それでもナレッジ関連オブジェクトの持つ情報量は多く、できる分析もたくさんあります。

まずは分析したい情報を１つカスタマイズして分析していくのはいかがでしょうか。

では、また次回。

こんにちは。タキ＠NSDゴルフ同好会会長です。

3年振りにNSDゴルフコンペを茨城県の勝田ゴルフ倶楽部にて開催しました！

当日は１０時スタートということで、それなりに余裕を見て家を出てきましたが、ゴルフ場手前のひたち海浜公園にて「ROCK IN JAPAN FESTIVAL 2017」が開催されており、普段混まない常磐道、そしてひたち海浜公園I.Cからの5分で行ける道が大渋滞となり、スタート時間ぎりぎりに到着しました＾＾；

スタート時間は、ゴルフ場が調整してくれ30分遅れでのスタートとなりましたが、無事、開催することが出来ました。

結果は以下の通りです。

開催概要

■ゴルフ場：勝田ゴルフ倶楽部
■料金：￥10,336（バイキング昼食&昼食時飲み放題付）
■スタート：OUT　１０時、１０時７分
■参加者：８名２組（当社社員６名、プロ１名、社員友人１名）
■コンペルール
・オール６インチリプレース
・新ぺリア（ダブルカット）

ラウンド風景

競技結果

ゲスト参加で、Kプロにご指導頂きながらのラウンドでしたが結果が出せませんでした(^^;

その中で、８ヶ月振りのゴルフにもかかわらず、見事、優勝したのは、若手のコバヤシさんです！

おめでとうございます(^^)

久しぶりのNSDゴルフコンペでしたが、コースもまあまあ、天気も曇りでそこまで暑くなく、週末で、バイキングとアルコール飲み放題で1万円はお得感あり、とても楽しめました(^^)

また、行きたいですね〜

こんにちは。いそべ＠親睦会会長です。

7月7日七夕の夜に第29回NSDボウリング大会が開催されました。

開催概要は以下の通りです。

日時：2017年7月7日（金）
場所：東京ポートボウル（URL：http://www.tokyoportbowl.com/）
・集合/受付 <19：00～19：20>　※東京ポートボウル 7Fフロントにて受付
・ボウリング<19：30～21：15>
・パーティ <21：15～22：45>
参加者：７８名

＜大会詳細スケジュール＞
19:00 東京ポートボウル集合（7Fにて受付）
19:30 レーン案内
・レーン案内後、5分間練習投球可能
・集合写真
・開会式
・始球式
・ゲームスタート～2ゲーム
21:15 パーティ会場案内
22:45 終了

まずは全員で記念撮影です。

社長の始球式でボウリング大会スタートです！

社長始球式

ハンデあり、2ゲームでの団体戦（レーン）＋個人戦です。みんな思い思いにボウリングを楽しんでいます(^^)

ボウリング大会

ボウリング後は表彰式を兼ねての懇親会です。社長の乾杯の挨拶とともに懇親会スタート！

懇親会

懇親会

いよいよ待ちに待った結果発表。個人賞と団体優勝・準優勝の発表です。
今年も個人賞はランキング上位だけでなく、キリ番の順位や大波賞・小波賞など多くの方にチャンスがあります。
今年は新人さんも健闘して豪華賞品をゲットしていました。

成績発表

というわけで、今年も社員一同ボウリング大会を満喫しました！
会場を提供してくださった東京ポートボウルさん、ありがとうございました！

こんにちは！

来る6/14(水)の19:00～21：00に弊社6階大会議室で催された

Salesforce女子部 #3のイベントについてレポートをいたします!

その前に…

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Salesforce女子部とは?

・Salesforceと技術に興味がある女性のためのコミュニティです。

・女性エンジニアで集まってTrailheadでSalesforceを楽しく学んでいます。

詳しくはこちらをご覧ください。

Salesforce女子部のサイト

https://sfggjp.connpass.com/

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Salesforce女子部の活動も今回で4回目!

色んな会社様の会場をお借りして開催しており、今回は弊社が会場になりました。

それでは短いですが、レポートをご覧ください(*´꒳`*)

☆19:00-19:05 ご案内

弊社のペッパー君、女子部verで張り切って受付しています。

アストロ君もお出迎えです。 ☆19:05-19:20 自己紹介

みんなで円になって簡単に自己紹介します。

Salesforce歴1ヶ月の方から大ベテラン、中のひとまで色んな方がいらしていました。

業種もエンジニアに限らず、元営業職やWebデザイナー等様々な方が参加しています。

自己紹介が終わったら、各自おやつをもってレッツもくもくタイム!

☆19:20-20:40 Trailhead ハンズオン

みんなでおやつをもぐもぐしながらTrailheadをもくもくやります。

ゆったり音楽流しながらおしゃべりしながら、のーんびりとバッチ集めていきます(*´꒳`*) 進めるモジュールも自由です。

皆さん自分が進めかけのモジュールをやったり、あえて難しいのに挑戦したりと好きなものを選んでいます。

Trailheadをやりながら、思った通りの結果にならない、説明読んでも英語で何言ってるのかわからない！と行き詰ってしまった経験、みなさんあるのではないでしょうか。

そんな時にまわりにいる人に聞けば、誰かが答えを知っていたり、みんなで協力して解いたりできるのが女子部のいいところです(｀・ω・´)b

筆者のテーブルでも、AppExchangeからアプリをダウンロードしないといけないのに、なぜかできない!なんてトラブルで止まっていた方が解決しました。よかったー。

初参加の方でも大丈夫、今回も半分くらいが初参加の方でしたが皆さん一緒におしゃべりしています。

☆20:40-21:00　バッチ取得の共有＆集合写真

もくもくが終わった後は、テーブルごとに獲得したバッチの数や内容を簡単に共有しあいます。

筆者は今回サクサク進んでバッチ4個もget!! そして最後に集合写真を撮って Salesforce女子部 #3無事に終了しました!!

筆者は女子部の活動への参加は3回目ですが、毎回初参加の方も多く色んな人と交流できるのも楽しみです。

女子部のサイトではすでに次回以降のイベントも公開されています。

https://sfggjp.connpass.com/event/59348/

少しでも興味のある方は、ぜひ参加してSalesforce女子の輪を広げてください(*´﹀`*)

こんにちは！

前回に引き続き、ナレッジをユーザにとって使いやすくカスタマイズしていきます。

「Salesforce」を「SF」で検索させたい

ナレッジの本文には正式名称しか記載していなくても、略語や通称といった指定の語句でもナレッジの検索ができたらいいですよね。

たとえば「Salesforce」と記載しているナレッジを「SF」や「セールスフォース」で検索させたい。

これを実現するには「昇格済み検索語」を設定します。 ① 記事の管理タブ > 公開記事で、記事タイトルのリンクをクリックします。

※昇格済み検索語は公開記事にのみ設定可能です。　

公開記事に昇格済み検索語を設定した状態で、公開を取り下げドラフト版記事を作成すると昇格済み検索語は　

詳細画面には表示されなくなりますが、再度公開すると以前設定していた昇格済み検索語も確認することが　

可能になります。 ② 昇格済み検索語を設定します。一度に1語ずつ設定できます。すべて設定し終えたら、検索可能か確認します。 ③ ナレッジタブの検索フォームで検索できるか確認しよう。

ナレッジの検索フォームではSOSLが使用されているため、1文字での検索はできません。

そのため昇格済み検索語に1文字の語句を設定しても効果は見込めないため、注意が必要です。

ちなみに、グローバル検索でも同様にナレッジ検索が可能です。

まずは「サービスクラウド」で検索してみましょう。どうやら、「サービス」と「クラウド」に分割されてそれぞれヒットしてしまったようなので、今度は「検証」で検索してみます。

「検証」は本文中に全く含まれていない単語です。うまく検索されましたね。

昇格済み検索語はDataloaderでの登録も可能です。

便利ですが昇格済み検索語は組織全体で 2,000 個までしか作成できないので、

より効果的な設定となるようよく検索されているキーワードなどを事前に調査しておくことを推奨します。

(確認方法についてはまた次回)

「クラウド」が検索されたら、一緒に「Sales Cloud」「Service Cloud」「CRM」「SFA」の検索結果を出したい

Amazonで商品を検索していると、「よく一緒に購入されている商品」「この商品を買った人はこんな商品も買っています」など関連するものが勝手に出てきますよね。

これと似たような感じで検索してないけど、よく一緒に検索している、もしくは内容が関連しているものを勝手に検索させる機能が「シノニム」です。

まずは、シノニムを設定しましょう。

① 設定 > カスタマイズ > 検索 > シノニムで、シノニムグループを作成します。 ②語句を入力します。

グループを定義するため、最低2つの語句を入力する必要があります。

また今回の環境はトランスレーションを有効にしていない環境ですが、

日本語のみを対象にした場合検索されなかったため英語も対象とします。

シノニムに含まれる言語を設定するのが正解のようですね。 ③設定が完了しました。ケースにも使用できるので、ケースに対する複雑な検索を実現したい場合、

要件次第ではこの機能を利用すれば開発は不要になるかもしれないですね。シノニムの設定が完了したので、実際に検索してみます。

今回は事前に「ナレッジ1」に「CRM」と「SFA」というキーワードを本文中に埋め込んであります。

クラウドと入力して、検索すると出ました！設定したすべてのキーワードで検索がかかっています。

この結果はグローバル検索でも得ることができますし、

また、同じシノニムグループ内の単語であれば「CRM」で検索した場合であっても同様の結果が得られます。

シノニムグループは組織全体で 10,000 個まで作成可能です。

昇格済み検索語もそうですが「組織全体で」ということが、設計時のカギとなりそうですね。

検索の設定もカスタマイズし甲斐があって、楽しくなりますね。

では、また次回。

こんにちは、アオヤマ＠安全衛生委員会です。

先日、梅雨にもかかわらず32℃の晴天の中、当社・安全衛生委員会のイベント「健脚大会」が開催されました。
本来の目的は運動不足解消およびリフレッシュですが、新入社員との交流イベントの一つになっています。

開催概要

日程：2017年6月10日（土）
集合場所：都営大江戸線月島駅　5番出口
10：00　月島駅（スタート）
10：40　歌舞伎座
10：50　築地市場（場外散策）
12：00　ニチレイ本社

会食：月島名物もんじゃだるま

スタート：月島駅から銀座方面に

歌舞伎座は開演時間と重なり混み合っていました。

早く歩きすぎて時間が余ったので、1時間ほど築地の場外市場巡り。
観光客でいっぱいです。

月島目前でゴールです。この後、もんじゃ焼きのお店に向かいます。

もんじゃ焼き常連、バイト経験者、素人集団とテーブルごとに出来は様々ですが、貸切なので満喫できました！

さいごにみんなで記念撮影。

機会学習で利用したサイト情報です。

カテゴリ	ライブラリ等	備考
Python機械学習ライブラリ	scikit-learn	機械学習の基盤
	Theano 日本語サイト	ニューラルネットワーク、ディープラーニング
	TensorFlow 翻訳 TensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） TensorFlowのチュートリアルをやってみる	ニューラルネットワーク、ディープラーニング
	chainer	ニューラルネットワーク
	PyML
	Pylearn2	ニューラルネットワーク
	PyBrain	ニューラルネットワーク
	Pyevolve	遺伝的アルゴリズムを使ったニューラルネットワーク
	NuPIC(Qiita:HTMのサンプルを眺めてみた)	HTM（Hierarchical Temporal Memory)
	Caffe	ニューラルネットワーク、ディープラーニング
scikit-learnライブラリ	SVC(分類)	2クラス分類のためのアルゴリズム
	NuSVC(分類)	エラーを許容する表現が異なるSVM
	LinearSVC(分類) scikit.learn手法徹底比較！ SVM編(Hatena::Diary)	カーネルが線形カーネルの場合に特化したSVM
	SGDClassifier(分類) 機械学習（scikit-learn）を使用した株価予想(Qiita)	確率的勾配降下学習を伴う正規化線形モデル
	RadiusNeighborsClassifier(分類)	近傍法
	KNeighborsClassifier(分類) scikit.learn手法徹底比較！ K近傍法編(Hatena::Diary)	K近傍法
	GaussianProcessClassifier(分類)	ラプラス近似
	DecisionTreeClassifier(分類) Pythonで決定木を描いてみる	決定木
	BaggingClassifier(分類) scikit-learnでよく利用する関数の紹介(yahooデベロッパーネットワーク)	決定木
	RandomForestClassifier(分類) 【Python で機械学習】ランダム・フォレスト•モデル情報掲載参考ウェブサイトまとめ(Qiita) 決定木とランダムフォレスト(Qiita)	決定木
	ExtraTreesClassifier(分類)	決定木
	AdaBoostClassifier(分類) AdaBoostの概念・用語のメモ。(livedoor blog)	決定木
	MLPClassifier(分類) 【Scikit-learn】ニューラルネットワークで学習・予測(Qiita)	ニューラルネットワーク
	MiniBatchKMeans(クラスタリング) mini-batch k-meansでデータをクラスタリングして教師データの偏りを可視化する(Hatena Blog) scikit-learn: クラスタリング(Cheminformist3) pythonでBag-of-Visual Wordsとやらを実装してみた。(Cheminformist3)
	AffinityPropagation(クラスタリング) パッケージユーザーのための機械学習(10)：Affinity Propagation(Hatena Blog) Affinity Propagation のための高速化手法(藤原靖宏† 入江豪†† 北原友恵)
	DBSCAN(クラスタリング) DBSCAN scikit-learnでDBSCAN(クラスタリング)(Qiita)
	GaussianMixture(クラスタリング) 数学を深く知らなくてもわかる GMM と AGM によるクラスタリングことはじめ(けんごのお屋敷)
	Birch(クラスタリング) BIRCH クラスタリングを勉強してみる（7） BARCH(mathor’s blog)
	Principal Component Analysis(主成分分析) 主成分分析(ウィキペディア) Pythonで主成分分析(old school magic)
ツール	Scikit learnよりグリッドサーチによるパラメータ最適化(Quiita)	機械学習モデルのパラメータ最適化ツール
	「そのモデルの精度、高過ぎませんか？」過学習・汎化性能・交差検証のはなし(六本木で働くデータサイエンティストのブログ)	機械学習モデルの交差検証
	Keras	深層学習ラッパーライブラリ
	NumPy(scipy.org) NumPyの使い方	数値計算モジュール
	Pandas(scipy.org)	データ解析ライブラリ
学習サイト	やさしい機械学習入門	AI関連用語集、自然言語処理関連用語、深層学習関連用語、最新AI用語・アルゴリズム、機械学習とは、機械学習の原理、自然言語処理
	やさしい機械学習入門
	高卒でもわかる機械学習	前置き、識別関数の前知識、単純パーセプトロン、多層パーセプトロン、誤差逆伝播法の前置き、誤差逆伝播法その1、誤差逆伝播法その2、畳み込みニューラルネットその1
	機械学習で積雪の有無を予測してみた。(Qiita)
	【機械学習】手書き文字データで分類器のパフォーマンスチェックをしてみる(Qiita)
	Coursera Machine Learningの課題をPythonで: ex4（ニューラルネットワークで手書き数字認識）(Qiita)
	Coursera Machine Learningの課題をPythonで: ex3（ロジスティック回帰で手書き数字認識）(Qiita)
	統計学（Wikipedia）
	Classification Report(Precision/Recall/F値/support(正解ラベルデータ数)の意味)
	TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ(西尾泰和のはてなダイアリー)
	TensorFlow Playground
	朱鷺の杜Wiki
機械学習データサイト＆ツール	統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ(Hatena::Diary)	機械学習用サンプルデータDLサイト
	カリフォルニア大学アーバイン校	UCI Machine Learning Repository
	国立情報学研究所	申し込みが必要
	日本政府	データカタログサイト
	アメリカ政府
	気象庁
	日本政府 API
	国立国会図書館 API
	地震ハザード API
	ハローワーク　API
	観光情報 API
	国土交通省 API
	Facebook API
	Instagram API
	Twitter API
	Google API
	amazon API
	yahoo API
	楽天 API
	ぐるなび API

ソフトウェア開発を行う際、知っておきたい情報をまとめました。

統合環境

・salesforce開発ドキュメント
・Eclipse
・Visual Studio code
・Pepper開発ポータル

フレームワーク

・Anaconda(Python)
・Django(Python)
・Ruby on Rails(Ruby)
・spring framework(java)
・play framework(java)
・CakePHP(PHP)
・laravel(Ruby)

javascriptライブラリ

・AngularJS
・React
・jQuery
・node.js

CSSライブラリ

・Bootstrap
・Bulma
・UIkit

言語

・Python
・java
・perl
・Ruby
・javascript(とほほのJavaScriptリファレンス)
・PHP
・Scala
・Swift

プログラミングサンプル

・w3schools.com
・ドットインストール
・Django Girls Tutorial

データベース

・MySQL
・PostgreSQL
・MongoDB

ほか

・Google Fonts

こんにちは！

前回はナレッジを作成・公開したので、今回は作成したナレッジをユーザにとって使いやすくカスタマイズしていきます。

ナレッジはランキングで表示される

ナレッジでは参照回数や評価などが自動的に蓄積され、ナレッジタブでは参照回数順や評価順にナレッジを並び替えることができます。

●参照回数順 : 5つの四角形「□□□□□」がナレッジ全体の参照回数と当該ナレッジの参照回数の相対的な度数を表しています。 ●評価順 : 5つの星「☆☆☆☆☆」が当該ナレッジ評価の絶対的な平均度数を表しています。見てほしいナレッジが見られていなかったり、評価されていなかったらナレッジの内容を改善することも大切です。

それだけではなく、ナレッジの構造としてもう少し改善の余地があるかもしれません。

ナレッジにもセキュリティ設定したいよね

記事ごとに見せたいユーザ、見せたくないユーザがある場合、セキュリティ設定をかけたいですよね。

しかし、ナレッジは共有設定やロールでのセキュリティ設定には対応していません。

ナレッジを有効にした際に同時に有効になった「データカテゴリ」という機能があり、これを使うとプロファイルやロールに対してセキュリティ設定を行うことができます。

ではデータカテゴリを設定しましょう。

① 設定 > カスタマイズ > データカテゴリ > データカテゴリ設定で、データカテゴリグループを作成します。

新規作成時は「無効なカテゴリグループ」として保存されます。さくさく必要な値を入力して、保存。 ② データカテゴリグループにデータカテゴリを作成します。

最上位のカテゴリから「子カテゴリの追加」を選択し、カテゴリを追加します。同階層のカテゴリを追加する場合は、「同階層カテゴリの追加」を選択すると、追加可能です。すべて追加が完了したら、カテゴリグループを有効化します。カテゴリにはいくつか制限がありますので、詳細についてはこちらで確認してください。

Salesforce.com のデータカテゴリ

③ ロールにデータカテゴリの設定を行います。

今回は「カテゴリ①」は全員に公開用、「カテゴリ②」は管理者にのみ公開する用のカテゴリとします。

初期状態ではすべてのカテゴリが表示可能となっていますので、下位ロール「問合せ対応担当」にはカテゴリ②が参照できないように設定します。

設定すると、参照できないようにしたカテゴリが設定されているナレッジは参照できなくなります。

ロールとプロファイルの両方から同様の設定が可能ですが、両方設定されている場合どちらかより参照可能な範囲が広いデータカテゴリ設定が適用されますので、設定時はよく設計してからカテゴリを設定してください。下位ロールの場合、デフォルトで上位ロールのカテゴリを継承します。では、カテゴリ②を見られないように設定します。 ※プロファイルの場合はプロファイル詳細画面の関連リスト最下部から設定可能です。 ④ 最後に既存ナレッジにカテゴリを設定したら設定完了です。編集から設定したいカテゴリを選択していきます。

複数選択することも、「すべて」を選択することも可能です。 ⑤ カテゴリで絞り込みができるようになったので、ナレッジタブから確認してみましょう。

こうすることでユーザはカテゴリで絞り込みができるようになり、目的のナレッジへアクセスしやすくなります。カテゴリをクリックして、プルダウンから参照したいカテゴリを設定します。選択するとカテゴリに属する記事だけが表示されるようになります。

複数カテゴリグループが存在するときは、それぞれ独立してカテゴリを選択して組み合わせ条件での表示が可能です。ちなみに、先ほど制限した「問い合わせ対応担当」ロールのユーザがナレッジタブを見るとこのように表示されます。

見えなくなった「ナレッジ1」「ナレッジ2」は、データカテゴリグループ「カテゴリ②」のカテゴリを持つため表示されていません。今回はデータカテゴリの設定まで。では、また次回。

こんにちは。ベースギター同好会のキヨタロウです。

わたしが所属する「the SOL◎」が10周年を迎えました！

Oh! Yeah!! も20回を数え、メンバー一同、ますます勢いづいています♪

是非、遊びに来ください!!

– Oh! Yeah!! vol.20 –
DAY：2017-06-25
OPEN：18:00
LIVE：18:30～21:10
TICKET：2,000円 1drink付
PLAY：
18:30～19:10 JTB
19:20～20:00 みゅう＆オーパーツ
20:10～20:50 the SOL◎・・・キヨタロウ頑張ります！

場所：ライブハウス下北沢WAVER

こんにちは。タキ＠ハイキング好きになれるかなです。

今回、当社のハイキング同好会のミヤザキ会長に誘われ、初めてハイキングに参加してきたのでレポートします！

なお、2006年にハイキング同好会が発足してから今回で第16回目になるとのことです(^^)

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開催概要
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日　時：2017/5/27 土曜日 10:00スタート～
　　　　※青梅線軍畑駅集合
天　候：くもり
参加者：男9名（20代～50代）
場　所：奥多摩高水三山(東京都)
　　　　参考：http://www.yamagirl.net/guide/guide13.php
行　程：
　　　　～10:00 JR青梅線軍畑駅に集合
　　　　　10:00 往路歩行スタート
　　　　　10:30 至高源寺
　　　　　11:45 至高水山山頂
　　　　　12:25 至岩茸石山山頂ここでランチです♪
　　　　　13:00 復路歩行スタート
　　　　　14:00 至惣岳山山頂
　　　　　15:30 至 JR青梅線御嶽駅ゴール！
　　　　ゆっくり設定ですが暗くなる前にゴール到着予定です
　　　　※ゴール到着後、駅周辺で軽くビールなど頂きましょう♪
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ハイキング当日、私の家は青梅とは正反対の東京の外れにありますがJR青梅線軍畑駅までは2時間15分かかるとスマホアプリの駅すぱあとが教えてくれました。

もう少しで東京駅から新大阪駅まで行けるぐらいの時間でしたが、気を取り直して、いざ、軍畑駅（いくさばたえきと言う）へ！

着きました！

軍畑駅から、高水山へ出発です！道路を歩き、右側には綺麗な小川があります。出発直後はみんな元気です^^

軍畑駅から３０分ほど歩きましたが、いきなり急な坂が現れました。とても疲れます^^;

登山口に着きました。が、なんと、熊の目撃情報が！ここは東京ですよ^^;

ハイキングと聞いていたので、いつものジョギングウェアとマラソンシューズで来ましたが、みんな、登山靴を履いてます^^;

段々、険しくなってきました^^;

当日は、山の中は雲の中ということで、マイナスイオンを浴びながら歩きました。気持ちいい～

青梅は、ほとんど行ったことなかったのですが、東京とは思えないぐらい空気が美味しかったです^^

また、ず～っと雲の中でのハイキング？ですが、まるで映画のワンシーンみたいで何か出てきそうな雰囲気です^^;

高水山山頂到着しました！

予定時刻より若干早く着きました。

お腹が減ってきたので、岩茸石山へ急ぎます！

岩茸石山着きました！

景色、見えません。。。

ただ、頑張って登ってきたので、山頂で食べたおにぎりとサンドイッチは、本当に美味しかったです^^

本当はダメなのでしょうが、軍畑駅前の店で奥多摩名物「澤乃井」を買ってきたので、１本飲みました^^;

次の目的地、惣岳山へ向かいます。

惣岳山到着です！

後は、JR青梅線御嶽駅まで下るだけです。

麓の慈恩寺に着きました！

喉が乾いているので、とりあえずお店を探します。

地元の人に聞き、玉川屋という蕎麦屋に入りました。

とりあえず、ビールで乾杯です^^

疲れた身体で、喉の渇きを潤すビールは格別でした！

「ヤマレコ」というサイトにもルート等の詳細が記載されていましたが、今回、ナイキアプリで計測して、約１０ｋｍ歩きました。

また、今回ハイキングしてて思いましたが、山ガールって多いのですね～(^^)

現在、ブログ投稿中ですが、ハイキング当日から２日ほど経ちました。

まだ、筋肉痛がひどい状況ですが、また、機会があれば行きたいと思います。

こんにちは。タキ＠麻雀愛好家です。

社内メンバーおよび取引先との親睦を深めるため、2009年12月12日に第1回目をスタートさせてから早8年、今回で第21回を迎えることになりました。

最近では、社内メンバーより多くの取引先関係者も参加し一喜一憂しております(^^)

麻雀のメリットは、日本初心者麻雀協会のホームページで紹介されていますが、仕事をする上でも必要な要素が詰まったゲームだと言えます。また、引退後の役にも立ちそうです^^;

■同じ展開が二度とない
■相手のことを深く知ることができる
■決断力や分析力、勝負勘が磨かれる
■脳トレ、ボケ防止に最適
(日本初心者麻雀協会引用)

お待たせしました。
今回の開催概要および結果についてご報告致します。

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開催概要
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日　時：２０１７年５月２８日（日）１１時３０分集合、１２時スタート
場　所：ゴースタアネックス神田店８F（ＪＲ線・神田駅・北口出口徒歩1分）
天　候：晴れ（施設内なので関係ないが）
参加者：２４名（社内７名、取引先等１７名）
参加費：５，０００円(打ち上げ参加費用等込み)
ルール概要：
■３０分／回戦×８回戦（東南風戦、西・北入あり
　※８回戦のみ５５分の拡大版
■食いタンあり、後付けありの「アリアリ」ルール
　（鳴き平和はなし、海底のみあり）
■海底（ハイテイツモ）と河底（ハイテイロン）アリ
■ドラは★２枚★、「裏ドラ」「槓ドラ」「槓裏ドラ」あり
■赤牌もドラ扱い
■全局割れ目アリ！
■ドボンなし（箱割れは借りてください、リーチは出来ません）
■チョンボは満貫払い
■点数は25,000点持ち、30,000点返し
■ウマあり、ワンスリー（１位：30pt、２位：10pt、３位：-10pt、４位：-30pt）
■二翻縛りなし、やきとり・花牌なし。
■最終局（８回戦）はポイント２倍！
■その他、詳細は添付ファイル参照

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開催結果
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発表会は、テング酒場南口店で行いました。

今回の優勝は、第19回優勝者の「ツッチー」です。おめでとうございます！

なお、次回は、2017年8月27日に第22回ＮＳＤ麻雀大会を行う予定です。

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その他
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今回も、２４名、６卓、８回戦ということで、いつも通りくじ引きによる卓決めをしていましたが、今回参加された雀プロの方に、麻雀大会用卓組表サイトを教えてもらったので次回は活用してみたいと思います。

　当社ホームページも昨年、Googleのモバイルフレンドリー対策として2016年3月に久々のリニューアルを行いました。その後、技術ブログ等も始めたことで、アクセス数も１５０％以上向上しました。ただ、SEO対策としてはほとんど何もやっていないので、そろそろSEOのお勉強を始め、実際に対策を行っていきたいと考えています。そこで、参考になるサイトについてご紹介致します。

Webマーケティングに強くなるメディア「ferret」

　SEO記事もいっぱいり勉強になりますが、Webマーケティング全般についてためになる記事が多くシステム開発、マーケティングでも参考にしています。

検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）[ウィキペディア]

　まずは、定番のウィキペディアでSEOの基礎についてお勉強したいと思います。

SEO対策とは〜初心者でも分かるSEOの基礎「ferret」

　もう少し、SEOの基礎についての情報を「ferret」の記事を参考に勉強したいと思います。

＜目次＞
１．SEO対策とは
２．SEOの歴史の変遷
３．SEO対策の第一歩は検索キーワードの背景を知ること
４．内部対策
５．コンテンツ対策
６．SEOツールを使って効率的に対策をする
７．外部対策

SEO対策とは【2017年版最新SEO】[デジ研]

　最新のSEO対策についての考え方と具体的なSEO対策を紹介しています。

＜目次＞
1 SEO＜理論編＞
　　1.1 GoogleやYahoo!にとっての「自然検索」とは
　　1.2 不自然な外部リンクに対してペナルティ
　　1.3 外部リンク偏重の考え方がもたらしたもう一つの弊害
　　1.4 SEOの構成要素を再定義する
2 SEO＜実践編＞
　　2.1 【STEP1】SEOの成否を決めるキーワードプランニング
　　2.2 【STEP2】コンテンツを増やす、追加する
　　2.3 【STEP3】Googleが推奨する内部施策、本当に100%できていますか？
　　2.4 【STEP4】Googleアナリティクスで実現するSEOの効果測定
3 おわりに

【2017年保存版】今すぐ使えるSEO対策ツール目的別47選「ferret」

　SEO対策のツールっていっぱいありますね～^^;。有償版もありますが、無償版もあるので目的・効果に合わせて選択したいですね。

＜目次＞
１．順位計測ツール
　　・Gyro-n SEO（無料〜）
　　・GRC（無料〜）
　　・SEOチェキ！（無料）
　　・BULL（有料）
２．キーワード調査ツール
　　・GoogleAdoworsキーワードプランナー（無料）
　　・Yahoo!キーワードアドバイスツール（無料）
　　・Googleトレンド（無料）
　　・キーワードウォッチャー（有料）
　　・goodkeyword（無料）
　　・グーグルサジェストキーワード一括DLツール（無料）
３．キーワード出現頻度ツール
　　・ohotuku.jp（無料）
　　・キーワード出現頻度解析ツール（無料）
　　・FC2キーワード出現率チェッカー（無料）
４．リンク切れ・ソースコードチェックツール
　　・Website Explorer（無料）
　　・Another HTML-lint gateway（無料）
　　・Markup Validation Service（無料）
　　・リンク切れチェックツール‐deadlink.tv（無料）
　　・SEO browser（無料）
５．内部診断ツール
　　・Google Search Console（無料）
　　・Screaming Frog SEO Spider Tool（無料）
　　・SEOスカウター（無料）
　　・SEO高屋のSEOチェックツール（無料）
　　・SEOマスター（有料）
　　・itomakihitode.jp（無料）
　　・Varvy SEO tool（無料）
６．被リンクチェックツール
　　・Majestic SEO（有料）
　　・Open Site Explorer（有料）
　　・Ahrefs Site Explorer（有料）
　　・123エクスプローラ（無料）
　　・WODGE相互リンクチェッカー
７．競合調査ツール
　　・SEOカウンセラー
　　・Ginzametrics（有料）
　　・SEOアクセス解析ツール・バーサス（無料）
　　・SimilarWeb（無料）
８．コピーコンテンツ・重複チェックツール
　　・影武者（有料）
　　・コピペルナー（有料）
　　・sujiko.jp（無料）
９．検索アルゴリズム変動チェックツール
　　・namaz（無料）
　　・晴練雨読（無料）
　　・Yahoo!リアルタイム検索（無料）
　　・panguin（無料）
１０．その他調査ツール
　　・ドメインツールズ（無料）
　　・InternetArchive（無料）
　　・aguse（無料）
　　・pingdom（有料）
　　・PageSpeed Insights（無料）
　　・Image SEO Tool（無料）